中国第26次南极考察南大洋碳通量评估

南大洋是大气CO2的重要汇区,而近几十年来这个汇出现了明显变化并成为了研究的热点。利用中国第26次南极考察期间雪龙船绕南极航行所获得的现场碳及相关参数观测数据,分析推导出海水pCO2及其主控因子(叶绿素和水温)之间的经验关系,并结合相关卫星遥感数据建立遥感外推算法,计算南大洋50°S以南海区碳通量分布,评估该海区对大气CO2的吸收能力。计算结果表明,2009年11月从90°E到90°W(顺时针方向),50°—75°S海域为CO2输送大气的弱源,平均输入大气通量为9.482 mol·m-2·month-1,碳释放量为0.001 779 5×1015gC;2009年12月从90°W—90°E(顺时针方向),50°—75°S海域为吸收大气CO2的弱汇,平均碳通量为-12.451 mol·m-2·month-1,碳吸收量为0.026 656×1015gC。将经验关系推导至该月份的50°—75°S整个南大洋的计算中发现,2009年11月南大洋为大气CO2的源,碳释放量为0.002 789 6×1015gC;在2009年12月南大洋为大气CO2的汇,碳吸收量是-0.003 503 5×1015gC。相比之前我们所观测的结果,南大洋的碳汇吸收能力呈现明显下降。     

顶点Pk覆盖问题的研究综述

顶点覆盖问题是经典的NP完全问题,在排序、计算机网络等现实生活中有许多的应用.近几年来,许多研究者开始探究它的推广形式——顶点P_k覆盖（VCP_k）问题,即寻找一个顶点子集,从拓扑结构图中删除后使得剩下的顶点导出的子图不包含P_k路,其中P_k是指包含k个顶点的路.本文简单介绍了VCP_k问题的应用背景,归纳了它在近似算法、精确算法、参数化算法3个方面的主要研究进展,并分析了一些主要的方法和技巧.在此基础上,对VCP_k问题及其相关问题的研究前景进行了展望.     

基于同伦算法的非线性最小二乘相位解缠

线性加权最小二乘方法进行相位解缠时,采用迭代法求解,收敛速度慢,不容易得到精确解。本文提出非线性相位解缠模型,并采用同伦算法实现非线性最小二乘相位解缠。通过真实数据与线性最小二乘相位解缠算法进行对比实验,验证了该方法是有效的,特别是在有噪声干扰的区域,该方法可以提高相位解缠的精度。     

变化检测技术及其在高分辨率卫星遥感影像中的应用

对高分辨率遥感卫星影像利用变化检测技术更新现有的影像数据库或地图数据库是一项对测绘具有重要意义的工作.对现有的变化检测技术进行了分类总结,然后提出了对高分辨率遥感卫星影像进行变化检测的实施流程,最后结合数学形态学算法对SPOT5影像(2.5 m分辨率)进行了相关实验.     

甚高频电磁波多参数层析成像技术及其应用研究

电磁波速度或衰减层析成像技术单独用于岩溶勘察存在多解性缺陷,降低了应用的准确性.基于电阻率和相对介电常数直接反映溶洞与周围介质存在的电性差异,以电磁波速度和衰减层析成像理论为基础,提出了电阻率和相对介电常数层析成像理论,并应用于实例工程.通过对其电磁波速度、衰减、相对介电常数、电阻率4参数层析成像结果进行对比分析和钻探验证,证明了基于电磁波的电阻率和相对介电常数层析成像技术是可行的,形成了电磁波速度、衰减、相对介电常数、电阻率多参数层析成像综合分析方法,提高了电磁波层析成像技术探测溶洞及其充填情况的准确性.     

辽河坳陷滩海区海月潜山裂缝型储层预测研究

裂缝型储层是潜山油气藏的重要储集层,裂缝形成的控制因素复杂,识别难度大;然而裂缝形成机制和地震反射特征是有规律可循的。因此,对裂缝发育控制因素和分布规律进行了分析探讨,并采用蚂蚁追踪裂缝识别、吸收衰减属性分析和多属性聚合分析等技术对潜山储层进行预测,细化处理流程,多种预测相互印证,减少单一预测方法存在的多解性和局限性,提高了潜山储层预测的可靠性。利用该方法在辽河坳陷滩海区海月潜山裂缝型储层进行实际应用,并取得了较好的效果,为潜山勘探提供了重要依据。     

引入退火机制的智能单粒子算法在复杂边坡最危险滑动面搜索中的应用

复杂边坡的安全系数可能存在多个局部极小值点,如何确定边坡的最小安全系数是复杂边坡稳定性分析中的一个关键问题.本文结合简化Bishop法,采用一种新的启发式全局优化算法--智能单粒子算法(ISP0)来搜索复杂边坡的最危险滑动面.为帮助该算法快速跳出局部极值点,本文将模拟退火(SA)机制引入到智能单粒子算法中,结合了两种算...     

地下水污染源反演的Hooke Jeeves吸引扩散粒子群混合算法

根据污染物质量浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,该问题可转化为决策变量为污染源位置和强度的最优化问题进行求解。基于Hooke-Jeeves粒子群混合算法,引入吸引扩散粒子群(ARPSO)算法的粒子群发散算子,保证混合算法的种群多样性,并提出HJ-ARPSO混合算法,再结合地下水污染物迁移模型MT3DMS反演地下水污染源的位置和强度信息。在已知污染源位置和未知污染源位置两种情形下,分别利用HJ-ARPSO算法、HJ-PSO算法和GA算法进行地下水污染源反演。在两种情形下,HJ-ARPSO算法均具有较高的寻优成功率(分别对应为100%和90%);与之相比,未引入粒子群发散算子的HJ-PSO算法在未知污染源位置情形下其寻优成功率迅速降为60%;GA算法寻优效率则最低。算例结果表明,HJ-ARPSO算法是一种有效的地下水污染源反演优化算法。     

利用二进制特征描述符的改进SIFT影像匹配算法

针对SIFT算法在匹配过程中运行效率低的不足,结合BRIEF特征描述子,将SIFT算法的高维特征向量转换为二进制特征描述子,以提高匹配效率。特征匹配过程首先采用Hamming距离完成粗匹配,再采用最小距离筛选法结合PROSAC算法的双重检测对初步匹配的特征点去伪,获得精准的匹配点对。实验结果表明该算法较SIFT算法匹配精度平均提升30.6%,匹配效率平均提高4.06倍,具有较强的实时性以及可行性。     

基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取北大核心CSCD

植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。